Gerhard Kreß’ın etrafı hem
gerçek hem de sanal trenlerle
çevrili durumda. Tam önünde
duran bir ekranda bir aracın şematik
çizimi görülüyor. Kendisinin başında
olduğu Siemens Mobilite Veri Hizmetleri
Merkezi’nin (MDS) açık ofisinde arkasında
beyaz bir tahta duruyor. Bu beyaz tahta
üzerinde trenlerin faaliyetleri esnasında
aslında nelerin olup bittiğini gösteren
kırmızı ve mavi formüller ve denklemler
var. Kreß kafasını kaldırıp pencereden
dışarı baktığında Siemens’in şu anda
kendi Vectron sınıfı lokomotiflerini
ürettiği Münih’in banliyölerindeki
Allach endüstriyel yerleşkesinin
binalarının testere dişi şekilli çatılarını görebiliyor. 2015 Ekim ayında burası
aynı zamanda sadece üç vagon uzakta
olan ve lokomotiflerin servise alındığı ve
bakımlarının yapıldığı Demiryolları Servis
Merkezi’ydi. Bu araç tamir atölyeleri
sadece iki yolu değil ama aynı zamanda
iki dünyayı da birleştiriyor: sanal ve gerçek
olanları.
Dijital dönüşüm
Avrupa ve Avrupalı olmayan ülkelerin
lokomotifleri, yüksek hızlı trenleri ve yerel
trenlerinden gelen veri akışları MDS’de
bir araya getiriliyor. Bu organizasyonun
20 programcısı, veritabanı uzmanı ve
uygulama yöneticisi bu verileri cımbızla
ayıklayarak gerçek zamanlı tren takibi,
Büyük veriden akıllı veriye
bileşenlerin aşınma ve arızalarının
öngörülmesi ve karmaşık araç sorunları
analizleri konularında demiryolu
sektöründe rakipsiz bir veri-güdümlü
servis sunumu geliştiriyor.
Kreß, “Bir araç bizim servis
merkezimize giriş yapmadan önce
biz zaten onunla ilgili ne yapılması
gerektiğini çoktan biliyor oluruz” diyor.
Bu sayede trenlerin maksimum seviyede
hizmet vermeleri sağlanıyor. Kreß, “2014
yılına kadar böyle bir grup daha ortada
yoktu. Şu anda yaptığımız iş hiç de
azımsanacak bir iş değil zira veri analizi
uzmanları bugünlerde fevkalade rağbet
görüyor” diyor.
Raylı teknolojilerin gelişiminin önünü dijital dönüşüm açıyor. Geleneksel olarak
faaliyet merkezlerindeki raylı araçların
düzenli bir şekilde kontrolünden, aşikar
sorunların çözümünden ve makinelerin
tamirinden ibaret olan bakım ve onarım
işlerinde dijital teknolojiler yeni bir
hizmet seviyesinin kapılarını açıyor.
Uzaktan veya yerel bazda toplanan sensör
verileri, hata mesajları ve seyir dosyaları,
MDS çalışanlarına raylı araçlarla ilgili eşi
benzeri görülmedik seviyede ayrıntılar
sunuyor.
Milyarlarca veri noktası
Gerçekten de dijital teknolojiler
uzmanlara sadece hız, fren mesafesi ve
kilometre gibi standart değişkenlerden
çok daha fazla bilgiler sağlıyor. Bu
teknolojiler örneğin kompresörlerin
çalışmaları, birbirine bağlı vagonların
ağırlığı ve otomatikman kontrol edilen
süreçlerin son durumu gibi bilgiler de sunuyor. Üstelik rayların kalitesi,
irtifa ve yolun eğim açısının yanı sıra
demiryolu ağlarında çalışan trenlerin
frekansları ve faaliyet esnasındaki
hava koşullarını da bildiriyorlar. Kreß,
“Ulaşım sektörünün geleceği açısından
tek belirleyici faktör araçlar değil.
Müşteriler açısından araçların yaşam boyu
maliyetleri ve onların etkin kullanımları
da önem taşıyor. Başarıya ulaşmak ancak
araçlardan, altyapıdan ve faaliyetlerden
gelen yığınla verinin yardımıyla mümkün
olabilir” diyor.
Tüm bunlar kocaman bir veriler
dağına neden oluyor. 100 vagondan
oluşan bir filo her yıl yaklaşık 100 ile 200
milyar veri noktası yaratır. Kreß ve ekibi
anlamlı şablonlar çıkarabilmek için bu
verileri analiz ediyorlar. Ortaya çıkan
bilgiler MDS’nin örneğin bakım süreçlerini
optimumlaştırmasını sağlayabilir. Örneğin
yüksek hızlarda aşırı seviyede aşınma ve yıpranmaya maruz kalan vites kutusu
yataklarıyla MDS yaşanılabilecek sorunları
en az 3 gün öncesinden tahmin edebilir.
Böylelikle trenlerin sürekli çalışır durumda
olmalarını engelleyen arızalardan
uzak durulabilir ve maliyetten tasarruf
edilebilir.
Yüksek hız ve güvenilirlik
Bu yaklaşımın arkasında, ulaşım
sistemlerinin analizini yapan MDS ekibi
tarafından geliştirilmiş bir tahmin
modeli yatıyor. Veri analistleri geniş
bir çeşitlilik yelpazesinde yer alan
trenlerden gelen sensör ve altyapı
verilerini değerlendirmek için başlangıçta
konvansiyonel öğrenen makineler
algoritmasından faydalanmışlardı. Bu
süreç için sistemler arasındaki altta yatan
ilişkilerle ilgili derinlemesine bilgi gerekir.
Bu gibi bilgiler ise Allach’daki yeni
Demiryolları Servis Merkezi’nde çalışan
tren mühendisleri, tren imalatçıları ve
işçilerden elde edilebilir.
Madrid ile Barselona arasında çalışan
İspanyol Ulusal Demiryolları’ndaki (Renfe)
yüksek hızlı raylı hatta bunun ne kadar
işe yaradığı görülebilir. Bu hatta Renfe
bir hava güzergahıyla rekabet halinde.
Bir saat yirmi dakikalık uçuş süresine
kıyasla bu tren aynı mesafeyi iki buçuk
saatte kat edebiliyor. Ancak Renfe
kendi tren yolcularına 15 dakika veya
daha fazla bir gecikme olması halinde
tren bileti ücretinin tamamının iade
edilmesi garantisini veriyor. Bu kadar
üst seviyede güvenilirliği garanti altına
almak için Renfe trenlere yönelik ileri
veri analizlerinden faydalanan bir ortak
girişim kurmak amacıyla Siemens ile
işbirliğine gitmişti. Sonuçta ise yaklaşık
2 bin 300 yolculukta yalnızca bir kez, o
da teknik sorunlardan kaynaklanan ve
dikkate değer tek bir gecikme yaşanmıştı.
Hata mesajlarıyla ilgili bir fren arızası
örneğin lokomotifin aynı anda bir vagona
da kancayla tutturulduğu bir durumda
normaldir. Bu tür bilgi sayesinde önemli
olan ve olmayan faktörleri birbirinden
ayırabilmek ve nedensel zincirleri
kavramak mümkün olabiliyor. Bu
yaklaşım sayesinde Kreß ve ekibi sadece
bir yıl sonra tahmin modellerini bir hayli
yüksek güvenilirlik seviyesiyle kullanmayı
başarabilir hale geldi.
Büyük veriden
odaklanmış çözümlere
Siemens Veri Hizmetleri Merkezi’nin
sunduğu ekstra bir fayda daha var: İster
Almanya, ister İspanya veya Rusya olsun,
o sadece farklı demiryolu filolarından
gelen veri setlerini değil aynı zamanda
bu filoların faaliyet gösterdiği farklı
koşullarla ilgili bilgileri de kullanıyor.
Tüm bunlar üst üste eklendiğinde ortaya
artırılmış bir raylı taşıt güvenilirliği çıkıyor.
Bu aslında riskleri azaltmak için MDS’nin
servislerden faydalanabilecek küçük
operatörler için bir avantaj olabilir. Kreß,
“Arızaların önceden tahmin edilmeleri,
hata tanımları ve iyi planlanmış
bakım-onarım döngüleri daha sadece
bir başlangıç. Gelecekte bugün tıpkı
uçaklarda mümkün olduğu gibi anormal
durum verilerini gözden geçirmek için bir
aracın tüm veritabanını indirebilir hale
gelmemiz mümkün görünüyor” diyor.
Genel olarak değerlendirildiğinde
MDS veri analitikleri sayesinde
müşterilerine muazzam boyutta bir katma
değer sunuyor. Buna karşılık Siemens
Mobilite Bölümü’ne keskin bir rekabet
avantajı kazandırırken, Siemens grubu
için de dijital bir şirkete dönüşmekte
önemli bir adımı temsil ediyor. Ancak
sonuçta bu başarı Siemens’in trenler
ve onların bakım-onarım süreçleri
hakkında Allach’daki Demiryolları Servis
Merkezi’nde günlük bazda faydalandığı
bir uzmanlık alanı olan ve zaten 10
yıllardır kendi kendine edindiği kapsamlı
tecrübeler sayesinde gerçekleşiyor. Kreß,
“Şayet MDS tek başına bir şirket olsaydı
kesinlikle bu derece güçlü olamazdı”
diyor.
Türkiye ve dünya ekonomisine yön veren gelişmeleri yorulmadan takip edebilmek için her yeni güne haber bültenimiz “Sabah Kahvesi” ile başlamak ister misiniz?